Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 3,7 млрд
Размер весов: 7,6 ГБ
Лицензия: MIT
Архитектура: phi3 · dense
Базовая модель: Phi-3.5-mini-instruct-24-9-29
Библиотека: transformers
Опубликована: 21 дек 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2306.01708

Phi3.5-Comets-3.8B

Sakalti

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Компактная объединённая модель семейства Phi-3.5 для диалогов и генерации текста.

32скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 дек 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

IFEval
IFEval Raw · выше — лучше
Результат
0,2094
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат
0,0008
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
GPQA
GPQA Raw · выше — лучше
Результат
0,2492
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MUSR
MUSR Raw · выше — лучше
Результат
0,3764
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
BBH
BBH Raw · выше — лучше
Результат
0,3335
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат
0,1153
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Sakalti/Phi3.5-Comets-3.8B — языковая модель для генерации текста и диалогов, созданная объединением нескольких чекпойнтов семейства Phi-3.5. Автор использовал метод TIES в mergekit на базе microsoft/Phi-3.5-mini-instruct и объединил её с win10/Phi-3.5-mini-instruct-24-9-29, FreedomIntelligence/Apollo2-3.8B и AXCXEPT/Borea-Phi-3.5-mini-Instruct-Common.

Модель имеет плотную архитектуру Phi3ForCausalLM и около 3,7 млрд параметров. Она рассчитана на текстовый ввод и генерацию текста, поддерживает диалоговый режим и работает через Transformers. Нативный контекст составляет 4096 токенов. Компактный размер делает её подходящей для локальных чат-сценариев и генерации текста при ограниченных ресурсах.

Репозиторий содержит веса safetensors в формате bfloat16. Лицензия — MIT. Карточка не описывает отдельные результаты оценки качества; фактическая точность и устойчивость ответов могут зависеть от задачи и используемого шаблона диалога.

Сценарии применения

ответы в локальном чат-боте
генерация черновиков и продолжение текста
диалоговые помощники на базе Phi-3.5

Ограничения

Нативное окно контекста ограничено 4096 токенами. В карточке не приведены оценки качества или результаты тестирования.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using microsoft/Phi-3.5-mini-instruct as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: FreedomIntelligence/Apollo2-3.8B
    parameters:
      density: 1
      weight: 1
  - model: AXCXEPT/Borea-Phi-3.5-mini-Instruct-Common
    parameters:
      density: 1
      weight: 1
  - model: win10/Phi-3.5-mini-instruct-24-9-29
    parameters:
      density: 1
      weight: 1      
merge_method: ties
base_model: microsoft/Phi-3.5-mini-instruct
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: Phi3ForCausalLM
Ревизия весов: b839027